Pattern Classification

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John Wiley & Sons, Nov 9, 2012 - Technology & Engineering - 688 pages
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Unter Musterklassifikation versteht man die Zuordnung eines physikalischen Objektes zu einer von mehreren vordefinierten Kategorien. Auf dieser Grundlage können Computer Muster erkennen. Das Interesse an diesem Forschungsgebiet hat in den letzten Jahren, besonders im Zuge der Weiterentwicklung neuronaler Netze, stark zugenommen. Die umfassend überarbeitete, erweiterte und jetzt zweifarbig gestaltete Neuauflage beschreibt alle wesentlichen Aspekte der Mustererkennung systematisch und verständlich. Mit Lösungsheft! (01/00)
 

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Contents

1 INTRODUCTION
1
2 BAYESIAN DECISION THEORY
20
3 MAXIMUMLIKELIHOOD AND BAYESIAN PARAMETER ESTIMATION
84
4 NONPARAMETRIC TECHNIQUES
161
5 LINEAR DISCRIMINANT FUNCTIONS
215
6 MULTILAYER NEURAL NETWORKS
282
7 STOCHASTIC METHODS
350
8 NONMETRIC METHODS
394
9 ALGORITHMINDEPENDENT MACHINE LEARNING
453
10 UNSUPERVISED LEARNING AND CLUSTERING
517
A MATHEMATICAL FOUNDATIONS
601
INDEX
637
Copyright

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Common terms and phrases

About the author (2012)

RICHARD O. DUDA, PhD, is Professor in the Electrical Engineering Department at San Jose State University, San Jose, California.

PETER E. HART, PhD, is Chief Executive Officer and President of Ricoh Innovations, Inc. in Menlo Park, California.

DAVID G. STORK, PhD, is Chief Scientist, also at Ricoh Innovations, Inc.

Bibliographic information